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将本文引用为：Swagatika Lenka，Dr. Ravindra Tiwari，（2025年）实时检测在线欺诈交易的混合ML和数据科学方法
1.2欺诈检测的数据预处理技术：为了准备欺诈检测算法的原始交易数据，需要数据准备。由于欺诈交易通常比真正的交易少很多，因此处理不平衡的数据集是一个主要的困难。可以纠正这种不平衡，例如在采样，过采样（SMOTE）或使用合成数据之类的方法。为了提高模型精度，数据清洁技术消除了噪声，处理丢失的变量并标准化数据。功能缩放确保每个输入功能对学习过程做出同等的贡献。通过适当的预处理提高了欺诈检测模型的有效性，从而确保模型从清晰，平衡的数据中学习正确的模式。
技术交易和数据隐私
国会于1988年通过了对消费者视频租赁历史隐私的担忧，尤其是在最高法院提名人罗伯特·博尔克（Robert Bork）在确认听证会上的一篇报纸文章中暴露了他的视频租赁历史。简而言之，VPPA禁止“录像带服务提供商”故意披露消费者的个人识别信息以及未经知情书面同意的视频观看历史记录。，它提供了每次违规2500美元的实际或违规赔偿，以及律师费，诉讼费用和禁令救济。VPPA历史上适用于视频商店租赁，最近在网站所有者对网站所有者的网站所有者中使用视频功能在其网站上的使用情况有所增加。原告在这些最近的诉讼中，嵌入在网站上的跟踪像素（例如Google Pixel或Meta Pixel）构成了他们视频观看历史的非法披露。
美国基于机器学习的检测和分析比特币钱包交易中的可疑活动
在美国，比特币和其他加密货币的急剧采用彻底改变了金融格局，并提供了前所未有的投资和交易效率机会。该研究项目的主要目标是开发能够有效识别和跟踪比特币钱包交易中可疑活动的机器学习算法。通过高科技分析，该研究旨在创建一个模型，该模型具有识别趋势和异常值的功能，这些模型可以暴露出非法活动。当前的研究专门关注美国的比特币交易信息，非常重点是了解此类交易经过的直接环境的重要性。数据集由深入的比特币钱包交易信息组成，包括重要因素，例如交易值，时间戳，网络流和钱包的地址。数据集中的所有条目都揭示了有关钱包之间的金融交易的信息，包括收到和已发送交易，对于可以代表可疑活动的分析和趋势，此类信息至关重要。这项研究部署了三种认可的算法，最值得注意的是逻辑回归，随机森林和支持向量机器。回想起来，随机森林成为最佳F1分数的最佳模型，展示了其处理数据中非线性关系的能力。洞察力揭示了钱包活动中的重要模式，例如未赎回交易与最终平衡之间的相关性。机器算法在跟踪加密货币中的应用是创建透明且安全的美国市场的工具。随着虚拟货币获得增加的接受度，交易变得越来越复杂，机器算法可以提供加工功能以增强监督和合规性操作。可以对复杂的算法进行编程，以搜索大量的交易信息集，从而确定可能表明欺诈和合规性失败的趋势。使用过去的数据，这种算法可以接受培训以实时检测异常，而监管机构和金融机构可以迅速对可疑活动做出反应。
使用区块链技术来确保数字金融交易的模型VolodyMyr Nakonechnyi 1
摘要泄露数据的主要原因之一是人类错误，企业可以大大降低这些错误，以使其交易更加坚不可摧，并且不易窃听。区块链正在与基本的公司流程合并，并且正成为全球每个垂直部门的代名词。区块链技术是完全分散的，并使用基于分类帐的方法连接到网络的几台计算机记录了数据和处理交易。能够将任何数字资产添加到链条并开始交易的能力是区块链最好的事情。与传统的银行系统相比，不会有任何中间商，而且数据将永远是安全的。区块链是一个分布式分类帐，在“块”中收集数据，并向所有正在验证的参与者广播交易。这种分布式分类帐是一个块网络，被称为“区块链”技术，因为分类帐是由离散但链接的块组成的。由于网络上的每台计算机都有区块链的副本，因此用户可以快速确认交易并停止欺诈。本文分析了区块链技术的技术方面，以及它如何影响社会和金融体系。根据这项工作的研究，进一步开发了使用区块链技术保护支付数据的方法。
请求有关可重新配置技术和系统特刊的论文交易，用于可重新配置的设备和系统的开源工具
•美国西北大学SEDA OGRENCI•美国AMD的Stephen Neuendorffer•NHAN TRAN，美国费米拉布，美国•弗雷德里克·克乔尔斯塔德（Fredrik Kjolstad），美国斯坦福大学，美国•英国剑桥，德比亚斯·格罗瑟（Tobias Grosser）开源软件的流行率，以及对开源硬件的兴趣越来越多，可重新配置的技术在很大程度上是由专有的，封闭的工具提供的，这些工具与专有硬件架构紧密相关。鉴于这些工具和体系结构的复杂性，缺乏开放源解决方案历史上为该地区的教育，研究和创新带来了重大障碍。但是，最近，新的开源工具和方法涵盖了高水平合成和物理设计流的整个范围。在新型加速器体系结构支持机器学习的最新爆炸中，似乎正在重复类似的模式。尽管CPU和GPU体系结构的汇编通过大量开源项目（例如GCC和Clang/LLVM）支持了对新型Accelerator Architectures的支持，但尚未上游。本期特刊的目的是强调与可重构设备有关的开源软件和硬件技术的最新研究和开发，例如FPGA和CGRA，以及其他新型的加速器架构。它将包含涵盖广泛主题的文章，包括用于设计，优化，调试和机器学习的开源工具，针对从单个设备到分布式系统以及开源硬件和系统设计的广泛设计范围。本期特刊将成为嵌入式系统，计算机架构，设计自动化，特定领域的加速度和其他相关领域领域的研究人员，工程师和从业人员的宝贵资源，而感兴趣的主题包括但不限于以下开源解决方案：
FMDB关于可持续环境科学的交易
摘要：优化的充电站部署将丰富电动汽车生态系统，尤其是在多元化的城市和农村环境中。在本研究论文中，已经为有关电动汽车充电站的位置以及如何有效操作的优化策略做出了努力。该研究分析了关键因素，例如人口密度，旅行模式，能源需求和土地可用性，这些因素为决策者和计划者提供了全面的框架。城市地区茂密，因此需求巨大；因此，必须有高级技术来应对挑战，例如预测分析和动态定价模型。对于农村地区，必须制定策略来管理稀疏人群和进一步的旅行距离。本文尝试采用混合方法来实现电台分配优化策略，并使用地理信息系统，机器学习算法和多标准决策技术的工具。方法论，从不同地理区域收集的案例研究中应用的方法证明了结果可行。降低运营成本和提高的用户满意度似乎是要感知的结果。因此，以上发现指出了与平衡的社会经济和环境因素相结合的综合方法，从而可以确保电动汽车基础设施可持续增长。
TTM Technologies，Inc。将于2025年2月5日进行第四季度和2024财政年度电话会议开发一种新的治疗转移性实体瘤的方法转型交易创建了一个多域，规模和盈利的空间和国防技术公司
该演讲是由Redwire Corporation（“ Redwire”，“ RDW”，“ Company”，“ We”，“我们”，“我们”和“我们的”）编写的，与拟议的业务结合与Edge Automenty Intermediate Holdings，LLC（“ Edge”）及其相关交易（“提出的商业组合”，“交易”，“或“组合”）。其他信息以及在何处找到与本文所述的拟议业务组合有关的确定协议以及交易的材料条款的摘要，将在当前关于8-K或附表14A的报告中提供，将向证券交易委员会提交（“ SEC”）。Redwire将向SEC提交有关Redwire股东特别会议的代理声明（“代理声明”）。敦促股东仔细阅读代理声明，并在可用时将其全部提交给SEC的任何其他相关文件，因为他们将包含有关Redwire，Edge自治，交易和相关事项的重要信息。股东将能够通过SEC在www.sec .gov上维护的网站上免费获得代理声明和SEC提交的其他文件的免费副本。此外，投资者和股东将能够获取Redwirespace.com上Redwire网站投资者关系部分向SEC提交的SEC的其他文件的免费副本。
FMDB 可持续环境科学汇刊
摘要：能源的演变反映了人类对不断增长的需求和技术进步的适应。能源格局最初依赖于生物质、水和风等传统能源，随着工业革命和煤炭的广泛使用而发生了转变。包括煤炭、石油和天然气在内的化石燃料在 20 世纪占据主导地位，推动了工业和经济进步，但也引发了环境问题。同时，核能的发展提供了巨大的电力潜力，但也带来了安全和环境问题。为了应对气候变化和资源枯竭，21 世纪出现了向可再生和替代能源（如太阳能、风能、水电、生物燃料和天然气）的重大转变。能源储存、基础设施和电网整合方面的创新使这些新能源具有竞争力和可持续性。尽管面临间歇性和投资要求等挑战，可再生能源在减少对有限化石燃料的依赖和实现全球能源安全方面发挥着关键作用。向更清洁、更高效的能源系统的过渡标志着能源生产和消费的转型时期，塑造了可持续的未来。
2025年医疗保健交易的期望
尼克松·皮博迪（Nixon Peabody）是CA（＃444），IL（＃NPL0001），纽约和RI的经认可的持续法律教育提供商。本课程有资格获得1.0（一般）CLE学分，仅用于经验丰富的律师。对于虚拟事件，在不适用互惠的州中，个人有责任寻求课程批准，并且必须与其国家CLE董事会自我契约。尼克松·皮博迪（Nixon Peabody）将仅根据需要赞助商申请的州追溯要求追溯批准CLE课程批准，并且互惠不适用。请注意，CLE委员会拥有最终的权力，以接受和授予单个课程的CLE信用。课程完成后的45天，完成证书将通过电子邮件发送。与会者负责自我报告。
计算和科学方法的交易| vo。 5，No. 1，2025 ISSN：2998-8780 https：//pspress.org/index.php/tcsm Pinnacle Science Press Ti
摘要：本文提出了针对非线性金融市场的时间序列嵌套增强学习风险控制算法，旨在解决复杂的动态市场环境中传统方法的缺点。通过引入时间序列嵌套结构，该算法可以共同对短期波动和长期趋势进行建模，并准确捕获市场的多级动态特征。同时，结合了多目标优化机制，达到最大收益和最小化风险之间的平衡，从而显着提高了风险管理的适用性和策略的灵活性。实验结果表明，本文中的算法在收入优化，风险控制和动态适应性方面表现良好，尤其是在高挥发性市场和趋势逆转场景中，表现出强大的鲁棒性和适应性。对回报和风险权衡曲线的进一步分析验证了多目标优化策略的有效性，并为不同的市场状况和投资者需求提供了科学风险管理解决方案。这项研究为复杂金融市场的动态风险控制提供了一个新的技术框架，并为未来的跨市场和多资产投资组合研究奠定了理论基础。